行心CDSS系统是如何快速提升医生全科诊疗能力？

医改的推动、医生水平的局限性、人为差错的增加、医疗费用的不断上升，为我国的医疗系统带来了巨大的困扰。近几年，随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高，临床决策支持系统（clinical decision support system）受到了越来越广泛的关注。

作为医学知识工程和人工智能研究中的活跃分支，各种新型的临床决策支持系统正在不断被开发出来，旨在改变传统的依赖医生经验和检验指标的诊断模式，实现智能化的临床决策指导，为医疗质量提供保障。

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传统CDSS系统

CDSS系统是提升医疗质量的重要手段，因此其根本目的是为了评估和提高医疗质量，减少医疗差错，从而控制医疗费用的支出。临床医生可以通过CDSS的帮助来深入分析病历资料，从而做出最为恰当的诊疗决策。临床医生可以通过输入信息来等待CDSS输出“正确”的决策进行选择，并通过简单的输出来指示决策。

大多数CDSS由三部分组成，即知识库、推理机和人机交流接口部分，只是部分依赖包括编译信息的规则与联系，通常采用IF-THEN规则来存储和管理知识。例如，某一系统用来研究药物之间单位相互作用，规则是如果服用X药物与Y药物，那么（THEN）服用者需要注意或者警惕什么。如果采用另一种方式，高级使用者可以编辑相关知识库里的规则，从而用于其它新药的研究。推理机部分是知识库的知识与患者信息整合、比较、分析的引擎。人机交流接口则允许将结果显示给使用者，同时也可以作为系统输入。

医学知识和疾病的复杂性导致了在设计CDSS时需要考虑非常多患者因素，同时新发表的临床研究数以万计，质量参差不齐，如何将最高质量的证据用于CDSS是非常困惑设计者的事情。

行心CDSS系统应运而生

行心“临床辅助决策支持系统”，简称CDSS系统。它是一套面向基层医疗机构（个体诊所、乡镇卫生院、村卫生站和城市社区卫生服务中心/站）和医学院校在校学生的综合应用系统。

BMJ最佳临床实践(BP)是先进的临床决策支持工具，基于全球循证医学证据数据库和专家共识发展的临床知识数据库，内容覆盖1000多疾病和症状、10000多种诊断方法、3000余项诊断性检测、4000多篇国际指南，100余篇中国指南。旨在为医务工作者在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。

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行心CDSS系统实现辅助决策的理论主要关注于临床医生与CDSS之间的互动，以便于利用临床医生的知识和CDSS对医学知识的系统管理，更好地分析患者的信息，这样的作用较之于人或者CDSS系统本身具有更大的优越性。

行心CDSS系统特色

“临床辅助决策支持系统”(CDSS系统）面向基层医疗机构推广已由中华医学会深度本地化的“最佳临床实践”，目的在于帮助基层医疗机构医生提高诊疗水平，规范诊疗标准，保障服务质量，降低医疗费用，最终达到帮助患者改善健康的目的。

1.以循证医学为基础，增强疾病诊治的科学性和有效性；

2.标准化临床思路，符合诊疗流程；

3.随时随地获取最新资讯；

4.加入本地内容，更符合中国国情。

五大途径让医生全科诊疗能力快速提升

1、为了能让医生更好的利用BP系统进行诊疗活动，临床辅助决策支持系统将其进行了深度结构化，引导医生从症状出发建立诊断假设，再告诉医生怎么去提供证据（症状和检查）证明自己所选的诊断假设，直至最终确诊，可以有效防止误诊和漏诊，对于不能确诊的病人指引医生转诊到高级别综合医院。

2、对确诊的病人，会按病人组别开出明确的治疗方案提供给医生参考，同时，系统还会引导医生在处方中增加自己的意见（药品或其他处置意见），对于这部分意见，系统会进行统计和大数据分析，然后再组织专家讨论判断。对于有价值的意见会增加到BP的标准治疗方案中去，这样持续本地化的治疗方案再加上BP每季度的定期更新可确保系统给出的治疗方案具有权威性。另外，如果是错误或无价值的意见，系统会提醒医生，以免医生再犯类似错误，这既可以帮助医生提高诊疗水平，又可以培养医学生的循证医学思维，训练规范的诊疗流程。

3、基于BP标准治疗方案的医疗质量评价系统。在医生开处方时，CDSS系统自动推送BP的治疗方案给医生做参考。在医生开处方后，系统会自动扫描医生处方，识别和提示医生处方和BP标准治疗方案中的不一致的信息。对于不一致的信息，协会会组织专家团队会对此进行研究判断，认为错误或者没价值的内容会自动提醒医生，帮助医生提高诊疗能力。系统还会提示药物配伍禁忌和过敏反应，让医生学习用药方案的同时，保障用药安全。医疗质量评价系统可以帮助医院控制医疗质量，还可以帮助政府评价医生的临床能力，做为医生职称评审的工具。更重要的是系统可以识别处方中抗生素、辅助用药和营养用药，可以事前控制或事后审核大处方，帮助医保部门控费。

4、借鉴英国国家初级医疗质量改进和考核激励机制（Quality and Outcomes Framework, 简称QOF），发展适合于中国的全科服务的、以结果为导向的质量控制系统和绩效考核标准：中国版QOF。这将成为能实质推动实施家庭医生签约服务最有效的管理工具，能有效激励基层全科医生开展家庭医生签约式服务激发其自主学习的动力。该系统以主要慢病及其危险因素为重点，通过强化服务，培养医生以预防为主、连续性健康管理的医学模式，通过实施QOF，早期控制疾病发展，减少患者住院，提高医生的整体医疗效果，也检验医生的能力。

5、临床辅助决策支持系统不仅可以帮助医生快速提高临床诊疗水平，还支持各县（区）政府或某个医院构建以县（区）医院为中心的县域医联体。临床辅助决策支持系统分为终端和云端两个部分。终端是基层医疗机构的医生，CDSS系统为其提供了包括BP、learning、医疗质量评价体系、云端专家在线指导应用模块，以提高他们的诊疗能力。

随着计算机、网络通信等技术的飞速发展，临床医生、医疗机构管理者、卫生政策制定者都越来越希望得到信息技术提供的决策支持服务。尤其是数据挖掘、联机分析处理、人工智能这些新技术的发展和应用，行心临床决策支持系统不断更新和使用必将为中国健康事业添砖加瓦。

医改的推动、医生水平的局限性、人为差错的增加、医疗费用的不断上升，为我国的医疗系统带来了巨大的困扰。近几年，随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高，临床决策支持系统（clinical decision support system）受到了越来越广泛的关注。

作为医学知识工程和人工智能研究中的活跃分支，各种新型的临床决策支持系统正在不断被开发出来，旨在改变传统的依赖医生经验和检验指标的诊断模式，实现智能化的临床决策指导，为医疗质量提供保障。

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传统CDSS系统

CDSS系统是提升医疗质量的重要手段，因此其根本目的是为了评估和提高医疗质量，减少医疗差错，从而控制医疗费用的支出。临床医生可以通过CDSS的帮助来深入分析病历资料，从而做出最为恰当的诊疗决策。临床医生可以通过输入信息来等待CDSS输出“正确”的决策进行选择，并通过简单的输出来指示决策。

大多数CDSS由三部分组成，即知识库、推理机和人机交流接口部分，只是部分依赖包括编译信息的规则与联系，通常采用IF-THEN规则来存储和管理知识。例如，某一系统用来研究药物之间单位相互作用，规则是如果服用X药物与Y药物，那么（THEN）服用者需要注意或者警惕什么。如果采用另一种方式，高级使用者可以编辑相关知识库里的规则，从而用于其它新药的研究。推理机部分是知识库的知识与患者信息整合、比较、分析的引擎。人机交流接口则允许将结果显示给使用者，同时也可以作为系统输入。

医学知识和疾病的复杂性导致了在设计CDSS时需要考虑非常多患者因素，同时新发表的临床研究数以万计，质量参差不齐，如何将最高质量的证据用于CDSS是非常困惑设计者的事情。

行心CDSS系统应运而生

行心“临床辅助决策支持系统”，简称CDSS系统。它是一套面向基层医疗机构（个体诊所、乡镇卫生院、村卫生站和城市社区卫生服务中心/站）和医学院校在校学生的综合应用系统。

BMJ最佳临床实践(BP)是先进的临床决策支持工具，基于全球循证医学证据数据库和专家共识发展的临床知识数据库，内容覆盖1000多疾病和症状、10000多种诊断方法、3000余项诊断性检测、4000多篇国际指南，100余篇中国指南。旨在为医务工作者在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。

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行心CDSS系统实现辅助决策的理论主要关注于临床医生与CDSS之间的互动，以便于利用临床医生的知识和CDSS对医学知识的系统管理，更好地分析患者的信息，这样的作用较之于人或者CDSS系统本身具有更大的优越性。

行心CDSS系统特色

“临床辅助决策支持系统”(CDSS系统）面向基层医疗机构推广已由中华医学会深度本地化的“最佳临床实践”，目的在于帮助基层医疗机构医生提高诊疗水平，规范诊疗标准，保障服务质量，降低医疗费用，最终达到帮助患者改善健康的目的。

1.以循证医学为基础，增强疾病诊治的科学性和有效性；

2.标准化临床思路，符合诊疗流程；

3.随时随地获取最新资讯；

4.加入本地内容，更符合中国国情。

五大途径让医生全科诊疗能力快速提升

1、为了能让医生更好的利用BP系统进行诊疗活动，临床辅助决策支持系统将其进行了深度结构化，引导医生从症状出发建立诊断假设，再告诉医生怎么去提供证据（症状和检查）证明自己所选的诊断假设，直至最终确诊，可以有效防止误诊和漏诊，对于不能确诊的病人指引医生转诊到高级别综合医院。

2、对确诊的病人，会按病人组别开出明确的治疗方案提供给医生参考，同时，系统还会引导医生在处方中增加自己的意见（药品或其他处置意见），对于这部分意见，系统会进行统计和大数据分析，然后再组织专家讨论判断。对于有价值的意见会增加到BP的标准治疗方案中去，这样持续本地化的治疗方案再加上BP每季度的定期更新可确保系统给出的治疗方案具有权威性。另外，如果是错误或无价值的意见，系统会提醒医生，以免医生再犯类似错误，这既可以帮助医生提高诊疗水平，又可以培养医学生的循证医学思维，训练规范的诊疗流程。

3、基于BP标准治疗方案的医疗质量评价系统。在医生开处方时，CDSS系统自动推送BP的治疗方案给医生做参考。在医生开处方后，系统会自动扫描医生处方，识别和提示医生处方和BP标准治疗方案中的不一致的信息。对于不一致的信息，协会会组织专家团队会对此进行研究判断，认为错误或者没价值的内容会自动提醒医生，帮助医生提高诊疗能力。系统还会提示药物配伍禁忌和过敏反应，让医生学习用药方案的同时，保障用药安全。医疗质量评价系统可以帮助医院控制医疗质量，还可以帮助政府评价医生的临床能力，做为医生职称评审的工具。更重要的是系统可以识别处方中抗生素、辅助用药和营养用药，可以事前控制或事后审核大处方，帮助医保部门控费。

4、借鉴英国国家初级医疗质量改进和考核激励机制（Quality and Outcomes Framework, 简称QOF），发展适合于中国的全科服务的、以结果为导向的质量控制系统和绩效考核标准：中国版QOF。这将成为能实质推动实施家庭医生签约服务最有效的管理工具，能有效激励基层全科医生开展家庭医生签约式服务激发其自主学习的动力。该系统以主要慢病及其危险因素为重点，通过强化服务，培养医生以预防为主、连续性健康管理的医学模式，通过实施QOF，早期控制疾病发展，减少患者住院，提高医生的整体医疗效果，也检验医生的能力。

5、临床辅助决策支持系统不仅可以帮助医生快速提高临床诊疗水平，还支持各县（区）政府或某个医院构建以县（区）医院为中心的县域医联体。临床辅助决策支持系统分为终端和云端两个部分。终端是基层医疗机构的医生，CDSS系统为其提供了包括BP、learning、医疗质量评价体系、云端专家在线指导应用模块，以提高他们的诊疗能力。

随着计算机、网络通信等技术的飞速发展，临床医生、医疗机构管理者、卫生政策制定者都越来越希望得到信息技术提供的决策支持服务。尤其是数据挖掘、联机分析处理、人工智能这些新技术的发展和应用，行心临床决策支持系统不断更新和使用必将为中国健康事业添砖加瓦。